기본 콘텐츠로 건너뛰기

통계관련 함수와 메서드 사전

A B C d E F G H I K L M N O P Q R S T U V W Z A statsmodels.ap.stats.anova_lm(x) statsmodels.formula.api.ols 에 의해 생성되는 모형 즉, 클래스 인스턴스(x)를 인수로 받아 anova를 실행합니다. np.argsort(x, axis=-1, kind=None) 객체 x를 정렬할 경우 각 값에 대응하는 인덱스를 반환합니다. Axis는 기준 축을 지정하기 위한 매개변수로서 정렬의 방향을 조정할 수 있음(-1은 기본값으로 마지막 축) pandas.Series.autocorr(lag=1) lag에 전달한 지연수에 따른 값들 사이의 자기상관을 계산 B scipy.stats.bernoulli(x, p) 베르누이분포에 관련된 통계량을 계산하기 위한 클래스를 생성합니다. x: 랜덤변수 p: 단일 시행에서의 확률 scipy.stats.binom(x, n, p) 이항분포에 관련된 통계량을 계산하기 위한 클래스를 생성합니다. x: 랜덤변수 n: 총 시행횟수 p: 단일 시행에서의 확률 C scipy.stats.chi2.pdf(x, df, loc=0, scale=1) 카이제곱분포의 확률밀도함수를 계산 $$f(x, k) =\frac{1}{2^{\frac{k}{2}−1}Γ(\frac{k}{2})}x^{k−1}\exp\left(−\frac{x^2}{2}\right)$$ x: 확률변수 df: 자유도 pd.concat(objs, axis=0, join=’outer’, …) 두 개이상의 객체를 결합한 새로운 객체를 반환. objs: Series, DataFrame 객체. Axis=0은 행단위 즉, 열 방향으로 결합, Axis=1은 열단위 즉, 행 방향으

금융의 역활과 금융지표

내용 경제의 순환과 금융 국민경제의 순환 경제의 순환과 금융 금융의 기능 주요 금융지표 금리 환율 주가 금융의 역활과 주요 금융지표 경제의 순환과 금융 국민경제의 순환 경제활동: 경제 주체들이 재화와 서비스를 생산하고 분배하고 지출하는 활동 경제주체 가계, 기업, 정부 등 재화 의복, 식료품, 주택 등 물질적 형태를 가진 상품 서비스 교육, 문화, 관광 등 형태가 없는 사람의 노력과 도소매, 운수, 통신, 공무 등 비물질 생산에 기여하는 행위 기업 재화와 서비스를 생산하는 주된 주체 노동력, 자본 등의 생산요소가 필요 가계 생산을 통해 벌어들인 소득을 가계에 배분, 근로자에게는 임금, 급여 등의 형태, 자본자에게는 이자, 배당금, 임대료 등의 형태 재화와 서비스를 소비하기 위한 지출 정부 소득과 부에 대해 소득세, 재산세, 법인세 등의 형태로 정부에 납부 납부된 자금 중 일부는 정부보조금, 수혜금의 형태로 가계에 이전 세금을 이용하여 행정, 국방 등의 서비스를 제공하거나 도로, 항만, 공항, 철도 등 공공인프라 건설 및 유지에 지출 국민경제활동은 기업, 가계, 정부가 개별적이 아닌 유기적으로 구성됩니다. 즉, 생산에서 분배로, 분배에서 지출로, 지출에서 생사으로 이어지면 순환을 하게 됩니다. 기업이 상품 생산을 위해서는 충분한 수요가 존재해야 하며 가계와 정부가 상품등을 수요하기 우히ㅐ서는 지출을 위한 충분한 소득이 있어야 합니다. 생산, 분배, 지출은 국내 뿐 아니라 해외 부문에서도 이루어지며 특히 우리나라와 같은 개방경제에서는 해외부문의 역할이 큽니다. 경기순환 경기는 확장국면과 수축국면의 거치면서 순환을 하게

Sequential Data에 LSTM 적용

내용 시퀀스 데이터(Sequential Data) 전통적 신경망의 한계 RNN Long Short Term Memory (LSTMs) 적용 Sequential Data에 LSTM 적용 시퀀스 데이터(Sequential Data) 시퀀스 데이터는 데이터가 나열되어 있는 순서에 중요한 의미가 부여됩니다. 몇 가지 일반적인 유형의 순차 데이터를 예제와 함께 살펴보겠습니다. Language data 또는 a sentence 예를 들어 “My name is Ahmad”의 문장을 “Name is my Ahmad”와 같이 단어의 순서를 바꾼다면 성립하지 않습니다. 즉, 단어들의 순서가 문장의 의미를 전달하는 데 중요한 요소이기 때문에 순차 데이터입니다. Time Series Data 예를 들어, 회사 A의 연간 주식 시장 가격과 같은 종류의 데이터는 연도별로 확인하고 순서와 추세를 찾아야 합니다. 연도의 순서는 변경할 수 없습니다. Biological Data 예를 들어, DNA 서열은 순서대로 유지되어야 합니다. 관찰하면 시퀀스 데이터는 우리 주변 어디에나 있습니다. 예를 들어 오디오를 음파, 텍스트 데이터 등의 시퀀스로 볼 수 있습니다. 이것들은 순서를 유지해야 하는 시퀀스 데이터의 몇 가지 일반적인 예입니다. 전통적 신경망의 한계 다음의 단순한 신경망을 생각해 봅니다. plt.figure(dpi=100) font1={'family':'nanumgothic', 'size':12, 'weight':'bold'} plt.scatter([1, 2], [1, 1], s=200) plt.annotate("", (1,1), (2,1),arrowprops=dict(color="blue", arrowstyle="-")) plt.text(1, 0.99, 'Input Lay

마코브 체인(Markov Chains)

내용 확률행렬의 조건 마코브 체인(Markov Chains) Andrey Markov의 이름을 딴 Markov 체인은 한 "상태"(상황 또는 값 집합)에서 다른 "상태"로 이동하는 수학적 시스템입니다. 예를 들어, 아기의 행동에 대한 Markov 체인 모델을 만든 경우 "놀기", "먹기", "자고 있음" 및 "울음"을 상태로 포함할 수 있으며 다른 행동과 함께 상태 공간 (state space)을 형성할 수 있습니다. 또한, 상태 공간의 맨 위에 있는 Markov 체인은 한 상태에서 다른 상태로의 "전환" 확률을 알려줍니다. 예를 들어 현재 놀이 중인 아기가 다음 상태에서 먼저 울지 않고 5분이내에 잠들 확률을 계산할 수 있습니다. 그림 1. 위 그림은 두 개의 상태(A 및 B)가 있는 경우로 4개의 가능한 전환이 있습니다(상태가 다시 자체로 전환될 수 있기 때문에 2가 아님). 우리가 'A'에 있으면 'B'로 전환하거나 'A'에 머무를 수 있습니다. 'B'에 있으면 'A'로 전환하거나 'B'에 머무를 수 있습니다. 이 두 상태 다이어그램에서 어떤 상태에서 다른 상태로 전환될 확률은 0.5입니다. 상태의 전환을 나타내기 위해 위의 Markov 체인 다이어그램 대신에 다음과 같은 전환행렬을 사용합니다. 이 행렬은 상태 전환의 확률을 즉, 전환확률을 계산하기 위해 사용합니다. A B A P(A|A):0.5 P(B|A):0.5 B P(A|B):0.5 P(B|B):0.5 이와 같은 마코브 체인은 생물학, 비즈니스, 화학, 공학, 물리학 등 다양한 상황에 적용되는 수학적 모델로서 동일한 방식으로 여러 번 수행되는 실험 또는 측정을 설명하는 데 사용됩니다. 여기서 각 시도(trial)의

4차 산업혁명과 경제변화

4차 산업혁명이란 무엇인가? 4차 산업혁명의 역사적 의의 범용기술이 산업혁명의 원동력 4차 산업혁명의 특징 4차산업혁명과 경제성장 기술 진보와 경제성장 4차 산업혁명과 생산성 4차 산업혁명과 일자리 기술진보는 일자리를 줄일 것인가? 일자리 양국화 가능성과 인공지능 기술의 파급효과 4차 산업혁명, 어떻게 대비할 것인가? 본 글은 한국은행의 "알기 쉬운 경제이야기" 열다섯째 마당의 모든 내용을 블로그 형식으로 다시 작성한 것입니다. 4차 산업혁명과 경제변화 4차 산업혁명이란 무엇인가? 4차 산업혁명의 역사적 의의 근래에 우리는 4차 산업혁명이라는 말을 많이 듣습니다. 구글의 알파고가 이세돌 기사를 바둑에서 꺽었을 때도, 자율주행자에 대한 뉴스를 들을 때도, 그리고 금융이나 배달 앱을 광고할 때도 4차 산업혁명이라는 말을 듣습니다. 산업혁명이라면 보통 18세기 중후반 영국에서 시작되었던 면직물 공업을 중시으로 한 급속한 경제발전을 가리킵니다. 이 최초의 산업혁명이 1차 산업혁명이라면, 현재 논의되고 있는 4차 사업혁명이란 과연 무엇이고, 또 기존의 다른 산업혁명들과는 무엇이 다른 것일까요? 4차 산업혁명이라는 용어는 2016년 세계경제포럼(World Economix Forum)에서 동 포럼의 창립자인 클라우스 슈밥(Klaus Schwab)에 의해 처음 제시된 것으로 알려져 있습니다. 여기서 1~4차 산업혁명은 각각 다음과 같이 규정됩니다. 1차 산업혁명은 1760~1840년에 걸친 최초의 산업혁명이며 증기기관과 면직물 공업에 의하여 특징됩니다. 2차 산업혁명은 19세기 말에서 20세기 초까지 이어졌으며 중화학공업의 발전이 중심이 되었습니다. 3

장단기메모리(LSTM)

RNN의 작동구조 LSTM의 작동구조 입력게이트 삭제게이트 셀상태(장기상태) 출력게이트와 은닉상태(단기상태) 이 글은 " Understanding LSTM Networks "와 " 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) "를 참고하여 작성하였습니다. LSTM(Long Short-Term Memory) 바닐라RNN: 기본적인 순환신경망으로 비교적 짧은 시퀀스에서만 효과를 보이는 단점이 있습니다. 현재의 은닉층은 현재의 입력과 이전의 은닉상태를 입력받아 계산합니다. 이 과정에서 초기에 계산된 정보(은닉상태)의 영향은 시간단계가 길어지면서 감소됩니다. 초기 시점이 현시점과 충분히 길다면 그 영향은 거의 의미가 없을 수 있습니다. 이러한 단점을 극복하기 위한 다양한 RNN의 변형이 등장하게 되었으며 LSTM(장단기 메모리, Long Short-Term Memory) 역시 그 중의 하나입니다. RNN의 작동구조 다음 그림과 같이 현시점 은닉층(rnn 셀)에서는 현 시점의 입력벡터(x t )와 직전 시점에서의 은닉상태(h t-1 )의 결합의 결과를 tanh()에 의한 비선형화한 결과 즉, 업데이트된 은닉상태(h t )를 새로운 가중치(W y )로 사용하여 출력(y t )을 반환하고 다음 시점의 은닉층으로 전달됩니다. h t = tanh(W x x t + W h h t-1 +b) 그림 1. RNN의 작동구조 LSTM의 작동구조 그림 2. LSTM의 구조 위 lstm 구조의 그림에서 셀 상태(C t )는 이전 시점의 셀상태(C t-1 )의 입력으로 구성됩니다. 여기에 삭제게이트와 입력게이트 그리고 출력게이트가 첨가되어 다음 셀로 전달됩니다. 이 세개의 게이트에 공통적으로 시그모이드(sigmoid, σ) 함수가 적용됩니다. 이 함수는 [0, 1]사이의 값을 반환함으로서 게이트를 조절합니다.

경제안정화정책

목차 왜 경제안정화정책이 필요한가? 경제안정화정책의 의의 경제안정화정책에 관한 논쟁 경제안정화정책은 어떻게 운영되는가? 통화정책과 그 수단 통화정책은 어떻게 수행되는가? 통화정책은 어떻게 경제에 영향을 미치는가? 재정정책과 그 수단 재정적자를 메우는 방법 경제안정화정책이 성공하려면? 경제안정화정책의 한계 정책의 조화 경제안정화정책 성공의 열쇠 본 글은 한국은행의 "알기 쉬운 경제이야기" 열넷째 마당의 모든 내용을 블로그 형식으로 다시 작성한 것입니다. 경제안정화정책 왜 경제안정화정책이 필요한가? 경제안정화정책의 의의 현실경제에서는 물가불안이나 실업과 같은 문제가 종종 발생합니다. 이러한 문제는 자본주의 경제에서 불가피한 일로 받아들여지고 있습니다. 그러나 외부충격에 적절히 대응하지 않거나 지나친 경기변동을 그냥 놓아두면 경제는 더욱 불안정해질 수 있습니다. 경기가 호황일 때는 물가가 불안해지고, 불황일 때는 실직자들이 생겨납니다. 우리나라의 경우 대내외 경제여건의 급격한 변화 등으로 경제불안을 경험한 사례들이 있습니다. 예를 들어 1980년대 후반 3저 호황에 따른 경기과열로 물가가 급등하였으며, 1997년 말 외환위기 직후에는 경기침체로 실업률이 크게 올라갔습니다. 또한 2008년 글로벌 금융위기와 최근의 신종코로나바이러스 확산 등은 경기 부진, 고용 감소 등의 경제불안을 야기하였습니다. 3저호황 80년대 후반부터 90년대 초반에 이르는 기간동안 국제적인 '저금리'와 '저유가' 그리고 '저원화가치'의 영향으로 경제가 크게 호조를 보였던 상황을 일컬음 물가가 장기간 상승하거나 실업률이 계속 높아지는 등 경제가 불안정해지면 국민은 고통